“人工智能”背景下的数据安全与隐私保护探析

左文涛罗国强

（广州工商学院，广东广州510850）

[摘要]随着大数据和云计算的技术的深入应用,人工智能时代的机器学习和深度学习更需要日益增长的数据,因此数据安全与隐私保护变得更加迫切。本文介绍人工智能的定义以及特征,探究数据安全和隐私保护现状,分析数据安全和隐私保护面临的诸多问题,并提出在人工智能时代对数据安全和隐私保护的措施。

[关键词]人工智能;数据安全;隐私保护

中图分类号:TP309文献标识码:A文章编号:1008-6609(2019)03-0039-03

1引言

随着云计算、物联网和移动互联网等新技术应用的出现，以及机器学习、深度学习等技术的发展需要，数据得到了海量增加，利用海量数据实现巨大的商业价值引起了全行业的广泛关注，进而把人类社会带入到使用这些新技术和新应用的人工智能时代。

2人工智能及其特征

2.1人工智能定义

人工智能简单来说是人造的智能，让机器具备与人类一样的行为和思维意识。学科界上是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。从实现功能上是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能，推理、证明、识别、感知、思考、规划、学习等思维活动。人类社会经过了工业、互联网时代、移动互联网时代，不久后将进入“人工智能+”时代。

2.2人工智能的特征

人工智能经历了60多年发展，现在已进入到AI2.0阶段，主要具备如下特征：一是从人工知识表达到大数据驱动的知识学习技术；二是从分类型处理的多媒体数据转向跨媒体的认知、学习、推理；三是从追求智能机器到高水平的人机、脑机相互协同和融合；四是从聚焦个体智能到基于互联网和大数据的群体智能；五是从拟人化的机器人转向更加广阔的智能自主系统，比如智能工厂、智能无人机系统等工业4.0时代。3人工智能时代数据安全与隐私保护现状

随着人工智能技术的发展，公民的隐私数据被记录得越来越多，大数据厂商对一个人了解更深，掌握更多个人信息数据。各行各业对数据的重视程度很高，各个行业都利用数据进行相关分析和挖掘，做出最佳决策，但是也产生出很多问题：（1）个人用户的数据安全和隐私保护意识不强。随意注册网络平台账号，浏览不正规网站、下载没有验证的软件。有意或无意中传播个人隐私信息，用户为了获取个人利益而非法窃取、售卖他人信息。

（2）企业对数据的安全和用户隐私保护不重视。企业没有制定全面的数据安全管理制度和无法适应用户隐私保护的多变应用环境。企业全员对数据安全和隐私保护没有相互监督的流程和制度，如企业收集的信息随意被其他合作单位所获取，甚至被售卖给非法份子。

（3）数据安全和公民隐私信息保律不健全。法律是数据安全和公民隐私的根本保障，但是国家制定法律制度时只注重解决目前公民隐私安全问题，法律的时效性不足，没有考虑网络环境变化和信息泄露的复杂多样性，无法长期有效地保护。在人工智能时代数据使用复杂多变、个人信息交叉使用，导致法律制定的针对性和适用性不足。

（4）监管跟不上技术的进步，导致技术失控带来数据安全和隐私保护隐患。人工智能技术更关注数据的相关性，而不关心前因后果，如卷积神经网络算法的复杂度高，如果失控，人

作者简介:左文涛(1981-),男,四川人,讲师、网络规划设计师,研究方向玮网络规划设计、大数据和网络安全相关应用。

基金项目:广州工商学院2018年校级质量工程:基于锐捷硬件平台的网络交换与路由实践教学改革及研究,项目编号:ZL20181114。

-39-们根本没办法了解其内在运行机制。人工智能更依赖数据，数据在交叉引用中是否被污染变得难以鉴别。

4人工智能时代数据安全与隐私问题

随着云计算和大数据技术的进一步深入应用，人工智能了所有传统产业，给人类社会带来了巨大改变。云计算和大数据技术下的数据安全和隐私保护成为人工智能时代的首要任务。

4.1云计算的数据安全与隐私问题

在云计算技术下通过云存储大数据，对数据提取、分析、计算等操作，更加充分发挥数据价值。数据安全涉及到云计算的整个生命周期的安全隐私，主要是云计算平台中用户数据的安全问题。数据在云平台中的机密性、完整性、可用性都面临各个方面的考验。传统研究的安全算法协议有效性减弱。云计算平台面临的数据安全主要有用户行为被监视、用户数据被篡改、云平台的可靠性、收费机制是否安全合理。

云计算下数据安全产生的主要原因：云平台服务提供商是否可靠；对用户的数据是否能保证不滥用；是否引入第三方监督机构或者具有公信力的部门加以监督；云平台能否抵抗外部入侵，通过各种形式的身份认证、访问控制技术以及对数据采取严格的加密措施。

4.2大数据安全与隐私问题

在各行各业大数据应用规模不断增大，大数据安全隐私保护难度也越发增加。用户个人行为数据在收集和统计过程中存在隐私泄露的问题。除了隐私安全保护外，工作人员的状态以及行为都可能对数据带来不安全影响。

大数据的共享便利使用带来了不容忽视的数据隐私安全问题。在人工智能时代，隐私数据由于经济利益或其他原因被扩散后，使得各种侵权行为极易发生。泄露的隐私数据在数据科学技术的分析、提炼、挖掘下将隐私数据用于精准广告营销。因此对大数据的使用量上，必须进行一定的控制，对大数据进行权限管理、对用户角色进行行为限定。

在大数据使用中，普遍认为大数据是可信任的，但是如果对大数据本身不能进行有效的识别，不法分子就能对数据伪造，导致分析出现错误。一旦虚假信息泛滥，对大数据安全与隐私保护就造成非常大的影响。

5人工智能时代数据安全和隐私保护措施

用户信息被倒卖、隐私敲诈勒索、银行卡盗刷等问题表明隐私保护不是一个单独的问题，而是需要从国家层面、行业企业自律、用户个人意识等多个层面来保护，促进人工智能使用数据的安全、健康的市场规范形成。

（1）立法保护数据隐私

国家出台法律法规是维护市场和公民合法权益的根本保障，有了法律法规做支撑，隐私受到侵权时就可以做到有法可依，违法必究。目前计算机数据保护方面的法律较为薄弱，加快制定和完善人工智能隐私保护的相关法律刻不容缓。国家监管部门应该加强监管力度，严厉打击个人信息过度采集、隐私收集等霸王条款行为，严惩泄露个人隐私的单位和个人，保护公民隐私权利，树立法律权威。

（2）企业加强自律，肩负社会责任和坚守法律底线

目前BAT等大企业都将人口流量和大数据收集视为企业的核心竞争力，但是企业泄露、滥用用户隐私行为时有发生。数据为企业带来效益，也要求企业坚守法律底线，承担保护用户隐私的社会责任。尽量要求所有企业的APP等程序采集用户数据坚持“最少采集”原则，合理采集和利用。同时企业需要完善内部制度，提高数据安全保护能力。在数据的生命周期内从数据的采集、数据调取、保障数据安全措施等方面去完善制度，提高企业数据保护隐私的能力。

（3）增强用户个人的隐私保护意识

目前个人智能设备安装APP时，都需要权限请求，几乎所用用户都是同意，可见公众对隐私保护程度不重视。因此，对自我隐私保护必须“从小做起，从我做起”，守好隐私泄露的第一屏障。日常证件使用复印件时注明使用用途，并注明他用无效，不随意透露个人信息给其他机构和个人，关闭智能设备用不到的权限，仔细阅读隐私条款内容。通过以上途径“从我做起”保护好个人隐私。

（4）提高隐私保护技术

有了上述三层保护隐私后，还必须着眼开发研究新的安全保护技术，从技术上保护隐私。认真分析大数据环境中的漏洞，有针对性地进行隐私保护技术研发，通过对数据溯源、数据水印、身份认证、数据匿名发布等研究，开发出适合人工智能时代的高效、安全、可靠的隐私保护技术。

6结语

人工智能将成为未来10年乃至更长时间内科学技术发展的焦点，并将更加彻底地世界，使人类社会进入一个新纪元。人工智能的发展存在许多数据安全隐患和隐私保护问题，需要逐步解决在技术进步中出现的问题，未来还会遇到更多安全问题。但是随着技术的进步、国家立法的保护、企业间的精诚合作，公识的觉醒，数据安全和隐私保护将会做得更好，为人们带来更多的便利和服务。

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参考文献院

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Analysis of Data Security and Privacy Protection in the Background of "Artificial

Intelligence+"

ZUOWen-tao LUOGuo-qiang

(Guangzhou College ofTechnologyand Business,Guangzhou 510850,

Guangdong)

With the in-depth application of big data and cloud computing technology,machine learning and in-depth learning in

the era of artificial intelligence need more and more data,so data security and privacy protection become more urgent.This paper in-troduces the definition and characteristics of AI,explores the current status of data security and privacy protection,analyzes the prob-lems faced by data security and privacy protection,and puts forward some measures to protect data security and privacy in the era of artificial

intelligence.

artificial intelligence;data security;privacyprotection.

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